遗传-和声搜索算法下的MIMO雷达正交多相码设计

针对现有多输入多输出(MIMO)雷达正交多相码的设计中存在的自相关旁瓣峰值和互相关峰值高、算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于遗传-和声搜索算法的MIMO雷达正交多相码设计方法。该算法将和声搜索算法和遗传算法相结合,在遗传算法多次迭代获得一个较好的初始解的基础上,再使用和声搜索算法进一步搜寻邻近区域可能的解。该算法既具有遗传算法全局寻优的特性,又具备和声搜索算法的邻域寻优特性。所提方法能够加快发射信号自相关旁瓣峰值和互相关峰的收敛速度,同时增大主瓣和旁瓣的比值。仿真实验的结果证明了所提混合算法的优良性能。

考虑碳排放约束的加工中心布局优化

为解决加工中心布局与经济、环境效益之间的匹配问题,笔者在系统布置设计(system layout planning, SLP)方法基础上,对加工中心的物流和非物流相互关系进行了系统分析。考虑碳排放约束对布局的影响,建立了基于搬运成本和碳排放成本最小化、非物流关系以及面积利用率最大化的多目标优化模型;分别应用SLP和遗传-和声算法(genetic algorithm-harmony search, GA-HS)对实际中的加工中心作业区域布局进行优化;最后对2个方案的优化效果进行对比。结果显示:GA-HS布局方案与传统SLP布局方案相比,物料搬运及碳排放成本共节约了29.6%;面积利用率与非物流关系上GA-HS布局方案分别提高了16.2%和2.5%。该研究有效解决了考虑碳排放约束下的加工中心布局优化问题。